单词选择对LLM有何意义？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/So9kwjgBgiXc8Gkcng9crQOkn7f/al... 答案只需1个token（花）。 而下图的统计显示：在Llama2的大部分前向传递中，正确 ... 给定一个目标单词，通过GPT-4构建一个以该单词开头的英语句子，屏蔽目标单词 ...
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LLM-常见面试题-分类 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/MqKpwDsKaiRy0kkQZtQcJ4fJnLc... 答案Plus.pdf 大模型（LLMs）显存问题面.pdf 大模型（LLMs）蒸馏面.pdf Q1 ... 基于单词的：此方法将文本拆分为单独的单词，将每个单词视为单独的标记。虽然简单 ...
李继刚讲的文生文中prompt之用的豆包划词场景你熟悉吗？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BVquw7icPiVON0kkAzfcUiC4nqc/ad• 不使用思维链: (问题答案) ⇒ 直觉思维 ... **Prompt 之用: **豆包划词. 场景一**: **翻译. 你是许渊冲的得意弟子, 擅长"三美"翻译理论: 音美, 形美, 意美。 针对具体单词， ...
参考黄金标准答案评估模型输出的方法 - 飞书文档- Feishu
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MjInwGboWi0Q3zkThJrcWR4Bn4e/ak目标输出长度可以根据单词、句子、段落、要点等的数量来指定。但请注意，指示模型生成特定数量的单词并不能实现高精度。该模型可以更可靠地生成具有特定数量的段落或 ...
AI对话——ChatGPT - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/WLQAw8F2DiHzB9kXVeIc6ko3nJh例如，单词"hamburger"被分解成标记"ham"、"bur"和"ger"，而很短且常见的单词像"pear"是一个Token。 ... 答案。提升GPT ...
Token与字符、单词有何不同？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SQcDwGiLWiZfjBkuVNychpBmnGg/ad字符是构建单词的基础，而单词又是形成Token 的元素。在实际应用中 ... 机器人通过分析用户的问题（已Token 化），快速提供正确的答案或将问题转给适当的服务部门。
思维链（COT）提示 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/WOR3wY2BWi34vVkoG2hcTlhanKc... 单词问题）时，请考虑自己的思维过程。通常将问题分解为中间步骤并解决每个 ... 答案，因为重复或逻辑从未得出最终答案。 总之，由于模型规模，思维链推理的成功 ...
RAG中配置embedding模型与LLM - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VZN4wmkVoiXwJVkKuShcjTd8n4d/a4解决这个问题的一种方法是让较小的chunk与父chunk相关，这样LLM将有更多的上下文来作为答案的依据，而不是试图生成自己的幻觉信息。换言之，10个单词的每个较小chunk将与100个 ...
功能上线从2 个月缩短到2 周，这支团队只做了一件事
https://www.feishu.cn/practice_template/62770... 答案是两个月。而现在，他们只需要两个星期。团队所属的「墨墨教育科技」成立于2015 年，其旗下的英语单词学习记忆工具APP 「墨墨背单词」，凭借丰富有趣的单词记忆 ...
Can Embedding Capture Semantic Information? - 飞书文档- Feishu
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WE5ywixbbiBMFdkTlzocB2WXnha/ad答：在深度学习和自然语言处理（NLP）中，Embedding是一种特征工程方法，用于将高维度的数据（如单词，短语，句子等）转换为低维度的向量。Embedding的主要目的是将数据的抽象和 ...